Come Predire il Mercato Finanziario
Come Possiamo Predire Il Mercato Finanziario Usando Algoritmi?
La Teoria del Caos Rivela Come Funziona il Mercato
Errori comuni sui mercati sostengono che i mercati siano imprevedibili. Tuttavia, la teoria del caos con potenti algoritmi dimostra come tali dichiarazioni siano sbagliate. I mercati sono sistemi caotici con dinamiche complesse, ma in una certa misura possiamo fare previsioni di borsa valide. Usando queste previsioni generate da algoritmi predittivi all’avanguardia insieme ad un’attenta strategia di gestione del rischio è possibile ricavare un vantaggio competitivo.
I Mercati Sono Sistemi Complessi
Guardando gli errori più comuni sui2 mercati azionari , possiamo vedere due grandi gruppi. Il primo gruppo è collegato alla teoria economica classica, che sostiene che il mercato sia efficiente al 100 % e come tale imprevedibile. Tuttavia, cercando di fare previsioni per quanto riguarda i mercati è comunque inutile, in quanto nessuna azione può essere eventualmente un affare migliore di un altro. Dalla nostra vita quotidiana è ovvio che questo non riflette davvero la realtà. Ci sono persone che in realtà approfittano di trading di titoli, il che non dovrebbe essere possibile in questo mercato idealistico di teorie di economiche classiche. D’altra parte non è anche vero che i mercati azionari sono completamente caotici. In caso contrario, le grandi società di trading, come Goldman Sachs ad esempio sono in grado di trarre profitto consistente, mentre nel mercato caotico gli utili e le perdite sarebbero sommati fino ad arrivare a zero nell’arco di un periodo di tempo più lungo. La teoria della complessità ci dà una risposta – i mercati sono sistemi complessi e caotici e il loro comportamento contiene sia un sistema organizzato che una componente casuale. Quindi possiamo fare una realistica previsione del mercato azionario, anche se sarà precisa solo in una certa misura. Sistemi caotici complessi sono vulnerabili ai cambiamenti minori che causano una grande perturbazione nel sistema spingendolo lontano dal suo equilibrio. Pertanto noi siamo in grado di prevedere il comportamento di tali sistemi (ad esempio lo stato di atmosfera e il tempo) con un piccolo errore in un breve periodo di tempo. Anche in questo modo limitato, la creazione di realistiche previsioni di mercato azionario è sicuramente possibile e ci dà la prospettiva per capire come funziona il mercato e perché le grandi bolle e grandi crolli finanziari accadono.
Complessità – Combinando Caos e Modelli
Come già accennato, la complessità di un sistema è il risultato di una complessa struttura del sistema (cioè il coinvolgimento di un sacco di attori con diversi obiettivi e strategie) e/o delle sue dinamiche complesse. Per quanto riguarda il mercato azionario, il caos è il risultato della psicologia del trading , che non è mai puramente razionale. Le persone reagiscono con diverse intensità emotive a utili. Tuttavia ci sono principi fondamentali, ipotesi economiche di base che ci dicono che le persone cercano di raggiungere i più alti rendimenti con l’importo più basso di rischio . Guardando l’andamento dei prezzi di un titolo, possiamo dire in generale che i prezzi saltano da un livello ad un altro , per esempio la creazione di un modello nella figura sottostante. Tuttavia, questo non può essere visto in ogni orizzonte. La granularità conta ed è impossibile prevedere i movimenti a breve termine dei prezzi . Con un orizzonte temporale più lungo, possiamo essere molto più chiari, poiché comprendiamo le dinamiche sottostanti .
Feedback e Casualità – Formazione e la Frantumazione
Quali sono le dinamiche di un sistema? In generale, possiamo scomporre in una serie di vari feedback e loop causali che influenzano vari aspetti del mercato azionario. Ci sono due tipi fondamentali di anelli di retroazione. Un circuito di retroazione positiva è auto-rafforzato – un effetto positivo in una variabile aumenta l’altra variabile, che a sua volta aumenta la prima variabile di un incremento. Questo porta a una crescita esponenziale nel sistema, spostandolo fuori del suo equilibrio e portando infine ad un collasso del sistema. D’altra parte un anello di retroazione negativa ha un effetto stabilizzante, il sistema risponde ad una perturbazione nella direzione opposta. Gli esempi di circuito di feedback positivi e negativi sono rappresentati in figura 2.
Figura 2: Esempio di ciclo di feedback positivo e negativo. Esempio positivo di anelli di retroazione negativa
Le Interazioni nel sistema con risultati di cicli positivi e negativi nell’ equilibrio dinamico e nel contesto del mercato azionario, significa che il prezzo delle azioni oscilla intorno a un certo livello di prezzo. Ecco perché diciamo che il mercato si comporta come un autista ubriaco, il prezzo è sempre un superamento del vero valore delle azioni in entrambe le direzioni. Tuttavia , sotto l’influenza di vari ritardi appaiono momenti di casualità nel sistema. In questi periodi la volatilità aumenta notevolmente e il sistema è sostanzialmente imprevedibile. Come possiamo vedere dalla natura dinamica del mercato azionario, le bolle di mercato sono parte essenziale di esso, quindi spetta a noi prendere vantaggio di esso.
Immagine 3: Influenza di risposte positive e negative sul prezzo di un titolo
Elemento di casualità
Periodi con elevata incertezza possono essere causati non solo dalla dinamica del sistema, ma anche da alcuni eventi specifici, come calamità naturali, terremoti o alluvioni. Anche i computer possono causare un grande periodo caotico, come abbiamo potuto vedere durante il crash Flash del 6 Maggio 2010, causando perdite agli azionisti per oltre $ 1 trilione. Queste cadute improvvise possono interessare solo un titolo, come abbiamo sperimentato durante il mini flash crash di Apple il 10 febbraio 2011 (vedi il prezzo delle azioni di Apple, nella foto 4). Questo incidente è stato causato da programmi di trading ad alta frequenza (HFT), consentendo un’operazione estremamente rapida. Essendo più veloci rispetto la concorrenza, questo modello porta tra l’altro a strategie aggressive, come la realizzazione di enormi quantità di ordini volti solo a rallentare i concorrenti. Gli HFT che operano male possono causare enorme volatilità dei prezzi delle azioni di diffusione in molti mercati.
Immagine 4: Apple prezzo delle fluttuazioni nel corso del Crash Flash il 10 febbraio 2011
La chiave per il mercato
La semplice regola “Comprare basso, vendere alto” non fornisce abbastanza nozioni per permetterci di fare buone decisioni. Il mercato può alternare fra tre diversi regimi – feedback positivo , negativo e casualità. Inoltre , questi regimi possono essere presenti contemporaneamente a differenti scale temporali. Quando si analizza il mercato prima di fare un acquisto o vendere , abbiamo quindi bisogno di stimare il regime il mercato. La conoscenza degli attuali regimi ci dà una vera chiave per il mercato . Approfittando dell’intelligenza artificiale, machine learning e l’utilizzo di intuizioni della teoria del caos, il sistema algoritmico è in grado di prevedere il comportamento di oltre 3000 titoli. Il principio fondamentale dell’algoritmo consiste nel fatto che il prezzo di un titolo è funzione di molti fattori che interagiscono in modo non lineare. Pertanto, è vantaggioso utilizzare elementi di reti neurali artificiali e algoritmi genetici. Come funziona? In un primo momento viene effettuata un’analisi dei fattori di produzione, vengono classificati in base alla loro importanza nel predire il target prezzo delle azioni. Poi più modelli vengono creati e testati utilizzando 15 anni di dati storici. Solo i migliori modelli performanti sono conservati, mentre il resto viene respinto. I modelli sono perfezionati ogni giorno. Per la visualizzazione del principio dell’algoritmo, vedi figura 5. Poiché l’algoritmo è puramente empirico e auto-apprende, non vi è alcuna distorsione umana nei modelli e il sistema di previsione di mercato si adatta alla nuova realtà ogni giorno pur seguendo regole generali.
Immagine 5: Principio di base dell’algoritmo predittivo di I Know First
L’algoritmo ha successo anche per prevedere le bolle di mercato, come si può vedere sulla foto 6. L’algoritmo ha previsto con successo lo scoppio del prezzo dello stock di Apple con qualche giorno di anticipo. Questo è contrassegnato dalla freccia rossa verso il basso sul grafico .
Immagine 6: Previsione di ” I Know First” del prezzo dell’azione di Apple di agosto 2012.
Interpretazione dei risultati
Il risultato dell’algoritmo ” I Know First” è una previsione giornaliera del mercato azionario per 1, 3, 7, 14, 30, 90 e 365 giorni che mostrano la previsione di tendenza (il segnale) con la sua fiducia ( l’indicatore di prevedibilità), che aiuta il l’investitore a decidere in quale direzione investire, a che punto per entrare nel mercato e quando uscire. Gli indicatori sono influenzati da due variabili. Una riguarda la specifica azione, mentre l’ altra segue il comportamento generale del mercato . È importante notare che la prevedibilità sale e scende in onde , come la borsa si comporta più o meno sistematicamente . Monitorando la prevedibilità, possiamo essere avvertiti del cambiamento dei modelli di comportamento del mercato in anticipo. Ci sono anche alcuni titoli che non sono prevedibili.
Immagine 7: Esempio di mercato azionario della previsione generata da ”I Know First”
Risk Management
Dalla prova empirica di analisi delle performance algoritmiche ora possiamo dire che il sistema commerciale si basa sull’algoritmo sopra descritto che di solito può trarre profitto in modo coerente con una corretta strategia di gestione del rischio attuata. Tuttavia, dobbiamo essere consapevoli del fatto che il mercato ha un gran numero di variabili nascoste che non conosciamo.
E’ importante sapere però che eventi posizionati lontano dal valore medio causano delle bolle di mercato e aumentano l’incertezza in modo significativo, il che rende difficile prendere decisioni per gli investitori e agire razionalmente. Ciò sottolinea ancora una volta l’importanza di una corretta strategia avvalendosi della gestione del rischio. Per avere successo con una strategia, ci sono diverse regole da seguire. Per ridurre al minimo il rischio è importante avere: un segnale forte, prezzo estremo. Quando la prevedibilità è alta, è più opportuno investire su segnali forti. Quando la prevedibilità scende, ci si deve aspettare una brusca variazione. Quando il segnale scompare o si indebolisce, è necessario ridurre l’esposizione.
Vincere nonostante le incertezze:
Nonostante tutta la casualità, gli algoritmi di auto-apprendimento creati con una profonda conoscenza del mercato azionario, accompagnati dalle strategie di gestione dei rischi, sono vantaggiosi per gli investitori.
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